Relación entre tecnología, diagnóstico y la práctica médica
La tecnología en el cuidado de la salud o cómo el software y la inteligencia artificial pueden mejorar la práctica médica y el pronóstico de los pacientes.
21 enero, 2022 por
Relación entre tecnología, diagnóstico y la práctica médica
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Cosas que eran imposibles de imaginar en el pasado, ahora están sucediendo. Pero lo más importante, están cambiando el flujo de trabajo en casi todas las industrias. El campo médico no es la excepción. El desarrollo de novedosos tipos de software, los datos masivos, la inteligencia artificial y la nube. También el "internet de las cosas", los teléfonos inteligentes y los dispositivos portátiles. Todos surgieron durante las últimas dos décadas. La tecnología en el cuidado de la salud se ha vuelto más relevante que nunca. Esto se debe a que una variedad de herramientas tecnológicas y software están involucrados en el proceso de diagnóstico. 

Las tecnologías de la información sanitarias juegan un papel importante en el diagnóstico. La tecnología en el cuidado de la salud incluye lo siguiente:

 ○ Historial clínico digital

 ○ Sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas

 ○ Herramientas de participación del paciente

 ○ Ingreso computarizado de órdenes médicas

 ○ Imagenología 

 ○ Información de laboratorios

 ○ Intercambio de información de salud 

 ○ Dispositivos médicos electrónicos

¿Te imaginas que sea posible interpretar una imagen médica en segundos? ¿O diagnosticar el cáncer más rápido y con mayor precisión? La tecnología en el cuidado de la salud está evolucionando rápidamente. Sus aplicaciones contribuyen significativamente al desarrollo de la atención médica. Con cada vez más disponibilidad de software médico innovador, surgen nuevas posibilidades en la industria de la salud.

¿Cuáles son los desafíos que enfrenta la industria de la salud para implementar estas tecnologías?

La información que capturan las tecnologías de la información sanitarias afecta directamente los flujos de trabajo. De igual manera, tiene un impacto en la toma de decisiones en el proceso de diagnóstico tanto positiva, como negativamente. Tal vez lo más importante es que la tecnología en el cuidado de la salud puede ayudar a medir los errores de diagnóstico.

Actualmente (2022) hay muchos ejemplos de aplicaciones de inteligencia artificial que ayudan en la lucha contra el COVID-19. Sin embargo, la pandemia no es la única situación en la que estas tecnologías se pueden utilizar en todo su potencial.

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Profesional de la salud médico cirujano usando equipo médico de alta tecnología

Tecnofobia en medicina: un trastorno asociado a los avances tecnológicos para el cuidado de la salud

En ocasiones la tecnología parece ser bastante aterradora para los profesionales médicos. Algunos incluso temen que los robots y las máquinas los reemplacen en un futuro cercano. ¿Pero qué tiene esto de verdad?

La implementación de la tecnología en el cuidado de la salud ha permitido a los profesionales de la salud hacer muchas cosas que antes eran imposibles. Por ejemplo, hoy en día los médicos pueden estar mejor preparados para las cirugías. De esta manera se minimizan los riesgos gracias a la tecnología y las nuevas soluciones de software médico.

La medicina se trata de humanos que ayudan a otros seres humanos a comprender y superar enfermedades. El software en medicina es una mera herramienta que ayuda al personal sanitario a dedicar más tiempo de calidad a los pacientes. La tecnología no puede reemplazar el juicio, ni la toma de decisiones humana. 

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                                Diseño de la tecnología en el cuidado de la salud 


                                La tecnología para la industria sanitaria debe diseñarse de manera que mejore el proceso de diagnóstico. Cuando están mal diseñadas o mal implementadas, pueden obstaculizar el proceso de diagnóstico. Peor aún, puede convertirse en una carga para los profesionales de la salud. Los atributos clave de la tecnología en el cuidado de la salud son los siguientes:

                                 ○ Facilidad de recuperación de datos clínicos importantes, precisos, oportunos y confiables

                                 ○ Sistema intuitivo con el que el usuario pueda interactuar

                                 ○ Pantallas de datos simples e intuitivas

                                 ○ Navegación sencilla 

                                 ○ Evidencia en el punto de atención para ayudar en la toma de decisiones

                                 ○ Mejoras en el flujo de trabajo, automatización de tareas y agilización de actividades, sin aumentar nunca la carga de trabajo física o cognitiva

                                 ○ Facilidad para transferir o intercambiar información con otras organizaciones (interoperabilidad)

                                 ○ Sin tiempos de inactividad imprevistos

                                El diseño de las tecnologías en la industria médica debe promover el trabajo en equipo en el proceso de diagnóstico

                                Cuando las herramientas médicas tecnológicas no tienen estas características, la interacción resulta difícil para los usuarios.  Los errores asociados con el correcto uso de la tecnología son muy comunes. Aunque muchos de estos riesgos aplican a la atención médica en general, son particularmente preocupantes en el proceso de diagnóstico. Un diseño e implementación deficiente, así como un mal uso de las tecnologías puede obstaculizar el proceso de diagnóstico en distintos momentos.

                                Imagen médica de rayos X del pecho para el diagnóstico preciso de enfermedades

                                Software de diagnóstico en la práctica médica


                                Las soluciones emergentes de software médico en la industria de la salud están brindando resultados alentadores. Por un lado están ayudando a recopilar información para establecer decisiones basadas en evidencia. Al mismo tiempo, son un apoyo para los especialistas médicos para interpretar grandes cantidades de datos.

                                En resumen, el software de diagnóstico permite a los profesionales de la salud tomar decisiones de forma más rápida y precisa. También hace posible la aparición de nuevos datos para enriquecer los procesos de toma de decisiones. Esto es especialmente importante.

                                La tecnología en el cuidado de la salud facilita la producción y administración de grandes cantidades de datos. Por lo tanto, surgen muchas soluciones para ayudar a los médicos a identificar rápidamente información útil para establecer el diagnóstico. En particular en el campo de la radiología, donde analizar numerosas imágenes puede ser muy desafiante. Se debe evitar cometer el más mínimo error y maximizar la precisión. Los programas médicos están diseñados para analizar las imágenes médicas con mayor velocidad y precisión.

                                Una solución tecnológica para los radiólogos implica un software que analice datos en tiempo real. Pero sobre todo, con precisión de nivel humano. 

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                                Un diagnóstico más preciso gracias a la tecnología y a la inteligencia artificial


                                El objetivo es realizar un diagnóstico más preciso mediante la implementación de la inteligencia artificial. Por ejemplo, pensemos en una empresa que utiliza la inteligencia artificial para analizar análisis médicos. En específico, imágenes médicas de la cabeza, la columna vertebral, el abdomen y el tórax. Los productos de esta compañía están diseñados para ayudar a detectar y señalar anomalías críticas para los radiólogos. Esto a través de aprendizaje profundo y algoritmos que analizan imágenes médicas y datos de pacientes.

                                Las imágenes juegan un papel crucial en el diagnóstico preciso y la documentación de enfermedades como el cáncer. Un estudio publicado por la multinacional NVIDIA mostró que el aprendizaje profundo reduce la tasa de error en los diagnósticos de cáncer de mama en un 85 %. 

                                Un algoritmo basado en modelos de aprendizaje profundo puede clasificar una radiografía de tórax y localizar sus hallazgos. Este algoritmo se desarrolla utilizando decenas de miles de imágenes de ejemplo. Dichas imágenes han sido previamente revisadas y analizadas por expertos en radiología. Como resultado, el algoritmo tiene una precisión elevada para detectar anomalías en segundos.

                                Fuentes de consulta:


                                National Academy of Sciences. (2015). Improving Diagnosis in Health Care. CAP 5. Technology and Tools in the Diagnostic Process. 17 de enero de 2022, de National Center for Biotechnology Information, U.S. Sitio web: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK338590/

                                Andrea Pitkus y Courtney Shrader. (2020). Improving Diagnosis in Health Care: Technology and Tools in the Diagnostic Process. 17 de enero de 2022, de Lab Testing Matters Sitio web: https://www.labtestingmatters.org/home-page/improving-diagnosis-in-health-care-technology-and-tools-in-the-diagnostic-process/

                                Ema Pavlovic. (2020). Technology in healthcare: how software improves medical practice?. 17 de enero de 2022, de Labs Explorer Sitio web: https://www.labsexplorer.com/c/technology-in-healthcare-how-software-improves-medical-practice_216






                                 



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